我们调用一个普通的Python函数时，一般是从函数的第一行代码开始执行，结束于return语句、异常或者函数结束（可以看作隐式的返回None）。一旦函数将控制权交还给调用者，就意味着全部结束。函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失。再次调用这个函数时，一切都将从头创建。
对于在计算机编程中所讨论的函数，这是很标准的流程。这样的函数只能返回一个值，不过，有时可以创建能产生一个序列的函数还是有帮助的。要做到这一点，这种函数需要能够“保存自己的工作”。
函数做不到这一点。当函数返回时，意味着全部完成。我们保证函数可以再次被调用，但是我们没法保证说，“呃，这次从上次退出时的第4行开始执行，而不是常规的从第一行开始”。函数只有一个单一的入口：函数的第1行代码。
这类问题极其常见以至于Python专门加入了一个结构来解决它：生成器。一个生成器会“生成”值。创建一个生成器几乎和生成器函数的原理一样简单。
一个生成器函数的定义很像一个普通的函数，除了当它要生成一个值的时候，使用yield关键字而不是return。如果一个def的主体包含yield，这个函数会自动变成一个生成器（即使它包含一个return）。除了以上内容，创建一个生成器没有什么多余步骤了。
当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把 yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时，他会从上次的状态开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。如此反复直至退出函数。
例子：永远生成下一个素数的函数：
def get_primes(number):
while True:
if is_prime(number):
yield number
number += 1
def main():
for next_prime in get_primes(3):
if next_prime < 2000000:
total += next_prime
else:
print(total)
return
例子2：生成fibonacci数列:
def get_fab():
x, y = 0, 1
while true:
yield x
x, y = y, x + y
例子3：xrange是一个很好的生成器典范
本文摘抄自提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators（生成器）’
译者：LinuxQueen, crab2313, Mangopy_, 鄂世嘉